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Schulungsübersicht
Modul 1: Einführung in die KI in Logistik und Versorgung
- Künstliche Intelligenz verstehen: Konzepte und Anwendungen
- KI in der Logistik und Brennstoffverteilung: Chancen und Auswirkungen
- No-Code-KI-Tools: Excel AI, ChatGPT, Power BI und weitere
- Praxisbeispiele aus der Transport- und Brennstoffindustrie
Modul 2: Strukturierung und Analyse von Betriebsdaten
- Identifizierung der wichtigsten Logistik- und Versorgungsdatensätze (Routen, Tanks, Lieferungen)
- Organisation von Mengensteuerungs- und Bestandsdaten für den KI-Einsatz
- Datenbereinigung, Formatierung und Validierung in Excel
- Erstellung dynamischer Tabellen und Pivot-Diagramme zur Generierung von Erkenntnissen
Modul 3: KI-gestützte Prognostik für den Brennstoffbedarf
- Verständnis der Bedarfsprognose und der beeinflussenden Variablen
- Nutzung der KI-Funktionen von Excel und ChatGPT für die prädiktive Analyse
- Prognose kurzfristiger (1–2 Wochen) Brennstoffnachfrage-Trends
- Praxisübung: Erstellung eines einfachen Prognosemodells mit vorhandenen Daten
Modul 4: Routenplanung und Ressourcenoptimierung
- Wichtige Konzepte der Routenoptimierung und Zeitplanung
- Nutzung von KI-Tools zur Vorschlag optimaler Routen und Lieferfolgen
- Anwendung von Excel und ChatGPT für die Routenplanung unter realen Einschränkungen
- Praxisaktivität: Generierung von Routenoptionen für Lieferfahrzeuge
Modul 5: Kostenschätzung und Logistikoptimierung
- Identifizierung von Kostenfaktoren: Distanz, Mautgebühren, Kraftstoffverbrauch, Fracht
- Nutzung von KI-Modellen zur Schätzung von Logistikkosten
- Vergleich der manuellen und der KI-gestützten Kostenplanung
- Erstellung von Kostenberechnungsvorlagen mit dynamischen Eingabewerten
Modul 6: Dashboards und KPI-Visualisierung
- Einführung in Power BI- und Excel-Dashboards
- Gestaltung visueller Berichte für Logistik- und Versorgungs-KPIs
- Integration von Daten aus Mengensteuerungssystemen
- Praxis: Erstellung eines Echtzeit-Dashboards für die Logistikleistung
Modul 7: Integration von KI in Logistik-Workflows
- Automatisierung wiederkehrender Berichtsaufgaben und Datengliederung
- Nutzung von Power Automate oder Excel-Makros zur Aufgabenautomatisierung
- Erstellung von Alert-Systemen für Bestands- oder Liefergrenzwerte
- Praxisbeispiel: KI-basierte Benachrichtigung für die Tankfüllplanung
Modul 8: 90-Tage-Plan zur KI-Einführung in Logistik und Versorgung
- Aufbau einer schrittweisen Roadmap zur KI-Implementierung
- Identifizierung von Pilotfallfällen und Erfolgsindikatoren
- Skalierung KI-gestützter Workflows über Teams hinweg
- Etablierung von kontinuierlicher Verbesserung und Wissensweitergabe
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundlegende Kenntnisse in Microsoft Excel oder Google Sheets
- Keine Vorerfahrung mit Künstlicher Intelligenz erforderlich
Zielgruppe
- Logistik- und Versorgungsfachkräfte in der Branche für Brennstofftransport und -vertrieb
- Koordinatoren für Betrieb und Lagerbestand
- Aufseher und Planer, die Fahrzeugflotten und Brennstofflieferungen verwalten
14 Stunden
